Моделирование систем управления

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа

На тему: «Моделирование систем управления»

Содержание

1. Постановка задачи

1.1 Построение концептуальной модели системы и ее формализация

1.1.1 Формулировка цели и постановка задачи машинного моделирования системы

1.1.2 Анализ задачи моделирования системы

1.1.3 Выдвижение гипотез и принятие предположений

1.1.4 Определение параметров и переменных модели

1.1.5 Установление основного содержания модели

1.1.6 Обоснование критериев оценки эффективности системы

1.1.7 Определение процедур аппроксимации

1.1.8 Описание концептуальной модели системы

1.1.9 Проверка достоверности концептуальной модели

1.2 Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация

1.2.1 Построение логической схемы модели

1.2.2 Получение математических соотношений

1.2.3 Проверка достоверности модели системы

1.2.4 Выбор инструментальных средств моделирования

1.2.5 Составление плана выполнения работ по программированию

1.2.6 Спецификация и построение схемы программы

1.2.7 Верификация и проверка достоверности схемы программы

1.2.8 Проведение программирования модели

1.2.9 Проверка достоверности программы

1.3 Получение и интерпретация результатов моделирования системы

1.3.1 Планирование машинного эксперимента с моделью системы

1.3.2 Определение требований к вычислительным средствам

1.3.3 Проведение рабочих расчетов

1.3.4 Анализ результатов моделирования системы

1.3.5 Представление результатов моделирования

1.3.6 Интерпретация результатов моделирования

1.3.7 Подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций

Список использованных источников

1. Постановка задачи

Описание задания

На регулировочный участок цеха через случайные интервалы времени поступают по два агрегата в среднем через каждые 30 мин. Первичная регулировка осуществляется для двух агрегатов одновременно и занимает около 30 мин. Если в момент прихода агрегатов предыдущая партия не была обработана, поступившие агрегаты на регулировку не принимаются. Агрегаты после первичной регулировки, получившие отказ, поступают в промежуточный накопитель. Из накопителя агрегаты, прошедшие первичную регулировку, поступают попарно на вторичную регулировку, которая выполняется в среднем за 30 мин, а не прошедшие первичную регулировку поступают на полную, которая занимает 100 мин для одного агрегата. Все величины, заданные средними значениями, распределены экспоненциально.

· Смоделировать работу участка в течение 100 ч.

· Определить вероятность отказа в первичной регулировке и загрузку накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке.

· Определить параметры и ввести в систему накопитель, обеспечивающий безотказное обслуживание поступающих агрегатов.

1.1 Построение концептуальной модели системы и ее формализация

1.1.1 Формулировка цели и постановка задачи машинного моделирования системы

Необходимо исследовать работу регулировочного участка, состоящего из первичной, вторичной и полной регулировок, а также агрегатов поступающих на регулировку. В качестве цели моделирования выберем изучение функционирования системы, а именно оценивание ее характеристик с точки зрения эффективности работы системы, т.е. будет ли обеспечено безотказное обслуживание поступающих агрегатов.

С учетом имеющихся ресурсов в качестве метода решения задачи выберем метод имитационного моделирования, позволяющий не только анализировать характеристики модели, но и проводить структурный, алгоритмический и параметрический синтез модели на ЭВМ при заданных критериях оценки эффективности и ограничениях.

Постановка задачи исследования функционирования регулировочного участка, состоящего из первичной, вторичной и полной регулировок, а также агрегатов поступающих на регулировку, представлена в задании к курсовому проектированию, из которого следует, что необходимо определить:

вероятность отказа в первичной регулировке;

загрузку накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке.

1.1.2 Анализ задачи моделирования системы

В качестве критерия оценки эффективности процесса функционирования системы целесообразно выбрать вероятность отказа в первичной обработке вследствие переполнения очереди, которая должна быть минимальной, при этом загрузка УПД и каждой ЭВМ должна быть максимальной.

Экзогенные (независимые) переменные модели:

время первичной обработки;

время вторичной обработки;

время полной обработки;

количество обрабатываемых агрегатов на каждой регулировке;

Эндогенные (зависимые) переменные модели:

вероятность отказа в первичной регулировке;

загрузка накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке;

При построении математической имитационной модели процессов функционирования системы будем использовать непрерывно-стохастический подход на примере типовой Q-схемы, потому что исследуемая система может быть представлена как система массового обслуживания с непрерывным временем обработки параметров.

Формализовав процесс функционирования исследуемой системы в абстракциях Q-схемы, на втором этапе алгоритмизации модели и ее машинной реализации выберем язык имитационного моделирования, потому что высокий уровень проблемной ориентации языка значительно упростит программирование, а специально предусмотренные в нем возможности сбора, обработки и вывода результатов моделирования позволят быстро и подробно проанализировать возможные исходы имитационного эксперимента с моделью. Для получения полной информации о характеристиках процесса функционирования системы необходимо будет провести полный факторный эксперимент, который позволит определить, насколько эффективно функционирует система, и выдать рекомендации по ее усовершенствованию.

1.1.3 Выдвижение гипотез и принятие предположений

Для заполнения пробелов в понимании задачи исследования, а также проверки возможных результатов моделирования при проведении машинного эксперимента выдвигаем следующие гипотезы:

количество первичных и вторичных обработок будет одинаково, так как они выполняются последовательно;

количество поступающих агрегатов на полную регулировку будет меньше, чем на первичной регулировке, так как время затрачиваемое на обработку агрегатов на полной регулировке равно 100 минут, тогда как на первичной регулировке затрачивается 30 минут, а также на первичную регулировку агрегаты поступают попарно, а на полную по одному.

1.1.4 Определение параметров и переменных модели

Входные переменные модели:

время затрачиваемое на первичную, вторичную и полную регулировки T1, T2, T3;

количество обрабатываемых агрегатов на первичной, вторичной и полной регулировках kol1, kol2, kol3;

время работы участка Time;

Выходные переменные модели:

вероятность отказа в первичной регулировке ver;

загрузка накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке zag;

Параметры модели:

задание третьего уровня приоритета выполняется 130 раз;

время выполнения задания процессором, t_пр t_пр, где t_пр - среднее время выполнения задания, t_пр - половина времени, в котором равномерно распределено значение, единица измерения - секунда;

время печати выполненного задания, t_пч t_пч, где t_пч - среднее время печати задания, t_пч - половина времени, в котором равномерно распределено значение, единица измерения - секунда;

время анализа задания, t_ан t_ан, где t_ан - среднее время анализа задания, t_ан - половина времени, в котором равномерно распределено значение, единица измерения - секунда;

коэффициент загрузки процессора, Z_прц, единица измерения - относительная единица;

коэффициент загрузки дисплея, Z_дсп, единица измерения - относительная единица;

коэффициент загрузки принтера, Z_прн, единица измерения - относительная единица;

При работе дисплея, при анализе и при выводе результатов на печать процессор не используется.

Воздействия внешней среды отсутствуют.

1.1.5 Установление основного содержания модели

На основе анализа исходных данных и выдвинутых гипотез можно сделать вывод о том, что процессы, происходящие в моделируемой системе, являются процессами массового обслуживания, поэтому эти процессы целесообразно описать на языке Q-схем.

1.1.6 Обоснование критериев оценки эффективности системы

Для оценки качества процесса функционирования моделируемой системы сформируем на основании анализа задачи моделирования системы функцию поверхности отклика в исследуемой области изменения параметров и переменных как совокупность критериев оценки эффективности. Эта функция позволит определить экстремумы реакции системы.

1.1.7 Определение процедур аппроксимации

Для аппроксимации реальных процессов, протекающих в системе, воспользуемся процедурой определения средних значений выходных переменных, поскольку в системе имеются случайные значения переменных и параметров.

1.1.8 Описание концептуальной модели системы

Концептуальная модель исследуемой системы представлена в виде структурной схемы (рис. 1), состоящей из одного входного потока х - задания, запускаемые с интервалом t_з t_з, при помощи дисплея и трех выходных потоков у₁, у_2, у₃ -проработанные задания с первым, вторым и третьим уровнем приоритетов.

Целевая функция модели системы:

Рис. 1. Концептуальная модель в виде структурной схемы

В качестве типовой математической схемы применяется Q-схема, состоящая из одного источника (И), накопителя (Н), четырех каналов (К₁, К₂, К₃, К₄), двух клапанов (рис. 2). После генерации заданий в источнике И, следует их запуск при помощи дисплея, канал К1, работая на нем 5535 сек. После запуска задание поступают в накопитель Н, а затем в клапан 1, который управляется каналом К2. Если в канале К2 выполняется задание с более высоким приоритетом, то задание поступает в накопитель Н. Если канал К2 свободен, или обрабатывается задание с более низким приоритетом, то начинается обработка поступившего задания в течении 13040 сек. После обработки задание поступает в канал К3, где выводится на печать в течении 3513 сек. Затем задание поступает в канал К4, где производится анализ задания в течение 6523 сек. Клапан 2 принимает задания от канала К4, управляется соответствующим каналом, при этом выполнение задания либо заканчивается N_ВЫП1,2,3, либо отправляется в накопитель Н для повторной обработки.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. Концептуальная модель в виде Q-схемы

Формальная модель системы:

Q = { И, Н, К₁, К₂, К₃, К₄, N_ВЫП1,2,3, кл₁, кл₂}.

Согласно разработанной концептуальной модели окончательные гипотезы и предположения совпадают с ранее принятыми. Выбранная процедура аппроксимации определения средних значений выходных переменных соответствует реальным случайным процессам, протекающим в системе массового обслуживания.

1.1.9 Проверка достоверности концептуальной модели

Проверка достоверности концептуальной модели включает:

а) проверку замысла модели: изначальное изучение поставленной задачи было сделано очень подробно, а именно описаны все параметры и переменные, выдвинуты гипотезы и предположения, доказательство которых должно быть подтверждено в дальнейших этапах анализа;

б) оценку достоверности исходной информации: в течение первого этапа анализа задачи четко определились и выявились данные, которые нужно найти и с помощью чего, что подтверждается элементарной логикой;

в) рассмотрение задачи моделирования: проходит через анализ по отдельным этапам, по которым выдвигаются начальные зависимости данных в задаче;

г) анализ принятых аппроксимаций: на принятых аппроксимациях, возможен дальнейший анализ и обратная логика тоже подтверждена, но полный анализ будет проходить на дальнейших этапах исследования;

д) исследование гипотез и предположений: из данных и полученных различных формулировок, возможно, выдвинуть гипотезы и предположения, которые не опровергают все выше сказанное.

1.2 Алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация

1.2.1 Построение логической схемы модели

Логическая схема модели представлена на рис. 3.

Процесс начинает свою работу с выполнения проверки (блок1) на наличие свободных мест на первой регулировке. Если места есть, то агрегаты направляются на первичную регулировку (блок2), после чего происходит постановка агрегатов в очередь в накопитель 2 (блок 3). Если же мест на первичной регулировке не оказалось, то агрегаты становятся в очередь в накопитель 1 (блок 4). Из накопителя 1 агрегаты поступают на полную регулировку (блок 5), после чего покидают систему. Из накопителя 2 агрегаты поступают на вторичную регулировку (блок 6), после которой также покидают систему.

Рис. 3. Логическая схема

1.2.2 Получение математических соотношений

Для построения машинной модели системы в комбинированном виде, т.е. с использованием аналитико-имитационного подхода, необходимо часть процессов в системе описать аналитически, а другую часть сымитировать соответствующими алгоритмами. На данном этапе построения аналитической модели зададим математические соотношения в виде явных функций.

Загрузку технических средств системы и число циклов выполнения остальных заданий в виде явных функций записать трудно. Эти величины определим с помощью языка имитационного моделирования.

1.2.3 Проверка достоверности модели системы

На данном подэтапе достоверность модели системы проверяется по следующим показателям:

а) возможности решения поставленной задачи:

Решение данной задачи с помощью математических отношений нецелесообразно, так как искомые данные не имеют явных функций. Использование имитационного моделирования решает эти сложности, но для правильной реализации нужно точно и безошибочно определить параметры и переменные модели, обосновать критерии оценки эффективности системы, составить концептуальную модель и построить логическую схему. Все эти шаги построить модель данного процесса;

б) точности отражения замысла в логической схеме:

При составлении логической схемы, важно понимать смысл задачи, до этого построить концептуальную модель. Проверку точности можно выполнить при подробном описании самой схемы, при этом, сопоставлять с описанием концептуальной модели;

в) полноте логической схемы модели:

Проверить наличие всех выше описанных переменных, параметров, зависимостей, последовательности действий;

1.2.4 Выбор инструментальных средств моделирования

В нашем случае для проведения моделирования системы массового обслуживания с непрерывным временем обработки параметров при наличии случайных факторов необходимо использовать ЭВМ с применением языка имитационного моделирования GPSS, т.к. в настоящее время самым доступным средством моделирования систем является ЭВМ, а применение простого и доступного языка имитационного моделирования GPSS (http://www.gpss.ru) позволяет получить информацию о функции состояний z_i(t) системы, анализируя непрерывные процессы функционирования системы только в «особые» дискретные моменты времени при смене состояний системы благодаря моделирующему алгоритму, реализованному по «принципу особых состояний» (принцип z). Кроме того, высокий уровень проблемной ориентации языка GPSS значительно упростит программирование, специально предусмотренные в нем возможности сбора, обработки и вывода результатов моделирования позволят быстро и подробно проанализировать возможные исходы имитационного эксперимента с моделью.

1.2.5 Составление плана выполнения работ по программированию

Выбранный язык имитационного моделирования GPSS имеет три версии: MICRO-GPSS Version 88-01-01, GPSS/PC Version 2, GPSS World Students Version 4.3.5. Micro-GPSS имеет DOS-интерфейс, чувствителен к стилю написания программы (количеству пробелов между операндами, длине меток и имен и др.), не содержит текстового редактора. GPSS/PC лишен указанных недостатков, однако интерпретатор GPSS World Students имеет ряд преимуществ перед ним, например наличие интерфейса Windows, пошагового отладчика, возможность сбора и сохранения в файлах различной статистической информации, визуальный ввод команд. Поэтому для разработки модели был выбран именно интерпретатор GPSS World Students.

Для моделирования достаточно использовать ЭВМ типа IBM/PC, применение специализированных устройств не требуется. В программное обеспечение ЭВМ, на которой проводится моделирование, должны входить операционная система Windows (версия 9Х и выше) и интерпретатор GPSS. Затраты оперативной и внешней памяти незначительны, и необходимости в их расчете при современном уровне техники нет. Затраты времени на программирование и отладку программы на ЭВМ зависят только от уровня знаний языка и имеющихся навыков, которые были получены студентом на лабораторных работах.

1.2.6 Спецификация и построение схемы программы

к программе на языке имитационного моделирования GPSS согласно спецификации программы предъявляются традиционные требования: структурированность, читабельность, корректность, эффективность и работоспособность, которые предлагается описать в пояснительной записке самостоятельно. машинный моделирование система схема

Спецификация постановки задачи данного курсового проекта - подсчитать число циклов выполнения заданий с первым и вторым уровнем приоритетов (N_ВЫП1, N_ВЫП2) и коэффициент загрузки технических средств системы. В качестве исходных данных задаются интервал времени работы оператора с дисплеем (t_з t_з), время обработки задания в процессоре (t_пр t_пр), печать задания (t_пч t_пч), анализ задания (t_ан t_ан).

Спецификация ограничений на параметры исследуемой системы следующая: исходные данные должны быть положительными числами, задание третьего уровня приоритета выполняется 130 раз.

Схема программы (см. рис. 4) зависит от выбранного языка моделирования.

Блоки схемы соответствуют блок-диаграмме языка GPSS, что позволит легко написать текст программы, провести ее модификацию и тестирование. Для полного покрытия программы тестами необходимо так подобрать параметры, чтобы все ветви в разветвлениях проходились, по меньшей мере, по одному разу. Интерпретатор языка GPSS позволяет проанализировать статистические данные по каждой ветви программы.

Оценка затрат машинного времени проводится по нескольким критериям эффективности программы: затраты памяти ЭВМ, затраты вычислений (идентичны времени вычислений при последовательной обработке), время вычислений («время ответа»). Данный пункт предлагается описать в пояснительной записке самостоятельно. Форма представления входных и выходных данных определяется интерпретатором языка GPSS и изменить ее по усмотрению пользователя невозможно.

1.2.7 Верификация и проверка достоверности схемы программы

На этом подэтапе проводится верификация программы - доказательство того, что поведение программы соответствует спецификации программы, а также проверка соответствия каждой операции, представленной в схеме программы, аналогичной ей операции в логической схеме модели. Представленной на рисунке 4.



Рис. 4. Схема программы

1.2.8 Проведение программирования модели

	Текст программы	Комментарии
	EMK EQU 2;	кол-во мест в очереди
	Prov1 BVARIABLE (F$Rem1);	проверка1 на занятость первичной обработки
	Prov2 BVARIABLE (F$Rem2);	проверка2 на занятость вторичной обработки
	Prov3 BVARIABLE (F$Rem3);	проверка3 на занятость полной обработки
	generate 30,2	генерация поступающих агрегатов
	TEST E BV$Prov1,0,met1;	обращение к проверке1
	QUEUE RemQ1;	встать в очередь на первую регулировку
	SEIZE Rem1;	занять рабочее место
	DEPART RemQ1;	покинуть очередь
	ADVANCE 30,2;	обработка
	RELEASE Rem1;	освобождение первичной регулировки
	LINK Otst2,FIFO;	отправить в накопитель2
	GENERATE ,,,1	генерация поступающих агрегатов
met4	TEST E BV$Prov2,0;	обращение к проверке2
	UNLINK Otst2,met3,1;	вывести из накопителя2
	ADVANCE 0.001
	TRANSFER ,met4
met3	SEIZE Rem2;	занять рабочее место
	ADVANCE 30,2;	вторичная регулировка
	RELEASE Rem2;	освобождение вторичной регулировки
	TERMINATE
	GENERATE ,,,1	генерация поступающих агрегатов
met2	TEST E BV$Prov3,0;	обращение к проверке3
	UNLINK Otst,met5,1;	вывести из накопителя1
	ADVANCE 0.001
	TRANSFER ,met2
met5	SEIZE Rem3;	занять рабочее место
	ADVANCE 100,2;	полная регулировка
	RELEASE Rem3;	освобождение полной регулировки
	TERMINATE
met1	SPLIT 1, met6	удваивание количества транзактов
met6	LINK Otst,FIFO;	отправить в накопитель1
	generate 6000	генерация работы участка для 100 часов работы
	terminate 1	Уничтожение выполненных заданий

1.2.9 Проверка достоверности программы

На данном подэтапе последняя проверка машинной реализации модели проводится следующим образом:

а) обратным переводом программы в исходную схему;

б) проверкой отдельных частей программы при решении различных тестовых задач;

в) объединением всех частей программы и проверкой ее в целом на контрольном примере моделирования варианта системы.

На этом подэтапе необходимо также проверить затраты машинного времени на моделирование. Данный пункт предлагается описать в пояснительной записке самостоятельно.

1.3 Получение и интерпретация результатов моделирования системы

1.3.1 Планирование машинного эксперимента с моделью системы

Для получения максимального объема необходимой информации об объекте моделирования при минимальных затратах машинных ресурсов проведем полный факторный эксперимент с четырьмя существенными факторами (переменных и параметров).

Согласно выбранным критериям оценки эффективности системы и целевой функции модели выберем следующие существенные факторы:

х₁ -интервал времени запуска задания с дисплея, t_з = 55 сек;

х₂ -интервал времени работы процессора при выполнении задания, t_пр = 130 мин;

х₃ - интервал времени печати задания, t_пч = 35 сек;

х₄ -интервал времени анализа задания , t_ан = 65 сек.

Зададим уровни вариации для каждого фактора:

х₁= 10, х₂= 8, х₃= 5, х₂= 10.

Составим матрицу плана полного факторного эксперимента:

Номер опыта	Фактор х1	Фактор х2	Фактор х3	Фактор х4
0 (базовый)	55	130	35	65
1	2	4	10	7
2	2	4	10	27
3	2	4	24	7
4	2	4	24	27
5	2	12	10	7
6	2	12	10	27
7	2	12	24	7
8	2	12	24	27
9	4	4	10	7
10	4	4	10	27
11	4	4	24	7
12	4	4	24	27
13	4	12	10	7
14	4	12	10	27
15	4	12	24	7
16	4	12	24	27

1.3.2 Определение требований к вычислительным средствам

Для проведения эксперимента потребуется только один персональный компьютер без внешних устройств. Время выполнения эксперимента ограничено лишь временем доступа к персональному компьютеру.

1.3.3 Проведение рабочих расчетов

Набор исходных данных для ввода в ЭВМ представлен в виде матрицы плана, с помощью которой в достаточном объеме исследуется факторное пространство. Получение выходных данных зависит от интерпретатора языка GPSS. Дополнительные расчеты не требуются.

1.3.4 Анализ результатов моделирования системы

Планирование полного факторного эксперимента с моделью позволяет вывести необходимое количество выходных данных, при этом каждый опыт соответствует одному из возможных состояний исследуемой системы. Статистические характеристики модели вычисляются в интерпретаторе языка GPSS автоматически. Проведение регрессионного, корреляционного и дисперсионного анализа не требуется.

1.3.5 Представление результатов моделирования

Результаты моделирования представлены в табл. 1, 2, 3. Работа системы заканчивается при выполнении задания с третьим уровнем приоритета 130 раз. Выходная переменная z1 соответствует количеству циклов выполнения задания с первым уровнем приоритета. Выходная переменная z2 соответствует количеству циклов выполнения задания со вторым уровнем приоритета.

Номер	Устройство	Средняя загрузка	Число входов	Среднее время транзакции	e111	u111
0	evm1	0,40	9	15,80	9	10
	upd	0,37	17	7,76
	evm2	0,93	20	16,80
1	evm1	0,46	17	9,83	17	15
	upd	0,52	24	7,81
	evm2	0,59	30	7,03
2	evm1	0,52	19	9,76	19	5
	upd	0,22	10	7,93
	evm2	0,86	12	25,79
3	evm1	0,78	12	23,53	12	9
	upd	0,43	19	8,11
	evm2	0,50	27	6,71
4	evm1	0,60	9	24,11	9	6
	upd	0,18	8	8,17
	evm2	0,87	12	25,96
5	evm1	0,34	12	10,24	12	12
	upd	0,39	17	8,18
	evm2	0,34	18	6,79
6	evm1	0,36	13	9,97	13	6
	upd	0,24	11	7,84
	evm2	0,75	10	26,82

Таблица 1 - Результаты работы устройств evm1, upd, evm2

Номер	Накопитель	Емкость	Среднее значение	Средняя загрузка	Число входов	Среднее время транзакции	Текущее значение	Максимальное значение	Номер
7	evm1	0,55	9	22,08	9	8	6	22	4
	upd	0,31	14	8,07
	evm2	0,43	22	7,07
8	evm1	0,48	8	21,82	8	7	3	10	14
	upd	0,23	10	8,13
	evm2	0,74	10	26,78
9	evm1	0,55	21	9,42	21	24	11	52	26
	upd	0,74	35	7,60
	evm2	0,97	51	6,87
10	evm1	0,29	10	10,42	10	5	7	16	76
	upd	0,26	12	7,93
	evm2	0,97	13	26,81
11	evm1	0,77	12	23,01	12	22	11	52	34
	upd	0,74	33	8,06
	evm2	0,95	51	6,70
12	evm1	0,52	8	23,58	8	8	5	15	69
	upd	0,29	13	7,92
	evm2	0,96	13	26,66
13	evm1	0,45	16	10,17	16	11	8	18	0
	upd	0,39	18	7,77
	evm2	0,35	18	7,02
14	evm1	0,62	22	10,11	22	4	5	12	0
	upd	0,20	9	7,96
	evm2	0,83	11	27,11
15	evm1	0,73	11	23,73	11	8	7	25	0
	upd	0,33	15	7,88
	evm2	0,47	24	7,02
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
16	evm1	0,59	9	23,56	9	8	3	15	8
	upd	0,25	11	8,03
	evm2	0,93	13	25,78
0	zal	3	2,56	0,85	23	40,14	3	3
1	zal	2	1,64	0,82	39	15,11	1	2
2	zal	2	1,79	0,89	27	23,83	2	2
3	zal	2	1,75	0,88	29	21,78	2	2
4	zal	2	1,87	0,93	19	35,36	2	2
5	zal	2	1,12	0,56	25	16,15	1	2
6	zal	2	1,48	0,74	19	28,12	2	2
7	zal	2	1,33	0,66	25	19,13	1	2
8	zal	2	1,64	0,82	15	39,30	1	2
9	zal	4	3,34	0,84	63	19,11	4	4
10	zal	4	3,78	0,94	19	71,62	4	4
11	zal	4	3,50	0,88	53	23,78	3	4
12	zal	4	3,79	0,95	18	75,74	3	4
13	zal	4	1,26	0,32	28	16,20	1	3
14	zal	4	2,16	0,54	29	26,79	3	4
15	zal	4	1,61	0,40	29	19,97	3	4
16	zal	4	3,31	0,83	21	56,80	4	4

Таблица 2 - Результаты работы накопителя zal

Номер	Очередь	Максимальное значение	Cреднее значение	Всего входов	Ноль входов	Процент нолей	Cреднее время транзакции	Cреднее время транзакции, кроме нулевых входов	Текущее значение
0	evm11	1	0,00	9	9	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,02	17	15	88,24	0,42	3,58	0
	evm22	2	0,85	21	3	14,29	14,56	16,98	1
1	evm11	1	0,00	17	17	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,06	24	15	62,67	0,95	2,53	0
	evm22	1	0,00	30	29	96,67	0,05	1,39	0
2	evm11	1	0,00	19	19	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,00	10	10	100,00	0,00	0,00	0
	evm22	1	0,19	13	8	61,54	5,31	13,81	1
3	evm11	1	0,00	12	12	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,04	19	16	84,21	0,74	4,66	0
	evm22	1	0,00	27	27	100,00	0,00	0,00	0
4	evm11	1	0,00	9	9	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,02	8	6	75,00	1,10	4,41	0
	evm22	1	0,19	12	8	66,67	5,76	17,27	0
5	evm11	1	0,00	12	12	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,05	17	12	70,59	1,12	3,80	0
	evm22	1	0,00	18	17	94,44	0,02	0,44	0
6	evm11	1	0,00	13	13	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,00	11	11	100,00	0,00	0,00	0
	evm22	1	0,14	11	5	45,45	4,57	8,38	1

Таблица 3 - Результаты работы очередей evm11, upd11, evm22

<...

1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
7	evm11	1	0,00	9	9	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,03	14	11	78,57	0,78	3,65	0
	evm22	1	0,00	22	22	100,00	0,00	0,00	0
8	evm11	1	0,00	8	8	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,00	10	10	100,00	0,00	0,00	0
	evm22	1	0,18	10	4	40,00	6,58	10,97	0
9	evm11	1	0,00	21	21	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	2	0,24	35	14	40,00	2,48	4,13	0
	evm22	2	0,84	52	2	3,85	5,82	6,05	1
10	evm11	1	0,00	10	10	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,00	12	12	100,00	0,00	0,00	0
	evm22	3	2,26	16	1	6,25	50,81	54,20	3
11	evm11	1	0,00	12	12	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	2	0,35	33	12	36,36	3,78	5,94	0
	evm22	2	0,70	25	8	15,38	4,85	5,73	1
12	evm11	1	0,00	8	8	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,02	13	10	76,92	0,65	2,80	0
	evm22	3	1,99	15	1	6,67	47,78	51,19	2
13	evm11	1	0,00	16	16	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,06	18	11	61,11	1,19	3,05	0
	evm22	1	0,00	18	16	88,89	0,19	1,71	0
14	evm11	1	0,00	22	22	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,00	9	9	100,00	0,00	0,00	0
	evm22	2	0,51	12	3	25,00	15,39	20,53	1
15	evm11	1	0,00	11	11	100,00	0,00	0,00	0
	upd11	1	0,03	15	12	80,00	0,84	4,18

Подобные документы

• Оптимизация структуры отделения ОАО КБ "Пойдем" методом имитационного моделирования

  Статические и динамические модели. Анализ имитационных систем моделирования. Система моделирования "AnyLogic". Основные виды имитационного моделирования. Непрерывные, дискретные и гибридные модели. Построение модели кредитного банка и ее анализ.
  
  дипломная работа [3,5 M], добавлен 24.06.2015
  

• Основные этапы и цели моделирования

  Постановка цели моделирования. Идентификация реальных объектов. Выбор вида моделей, математической схемы. Построение непрерывно-стахостической модели. Основные понятия теории массового обслуживания. Определение потока событий. Постановка алгоритмов.
  
  курсовая работа [50,0 K], добавлен 20.11.2008
  

• Стандартная и рациональная схемы статистического моделирования

  Анализ методов моделирования стохастических систем управления. Определение математического ожидания выходного сигнала неустойчивого апериодического звена в заданный момент времени. Обоснование построения рациональной схемы статистического моделирования.
  
  курсовая работа [158,0 K], добавлен 11.03.2013
  

• Оптимизация работы зоны ТО-1 грузовой автотранспортной организации на 210 автобусов ЛАЗ-695Н

  Обоснование критериев моделирования и проверка достоверности концептуальной модели. Построение логической схемы работы производственного подразделения. Выбор вычислительных средств моделирования. Оптимизация числа постов производственных зон участка.
  
  курсовая работа [265,5 K], добавлен 31.05.2014
  

• Статистическое моделирование и прогнозирование

  Основные понятия теории моделирования экономических систем и процессов. Методы статистического моделирования и прогнозирования. Построение баланса производства и распределение продукции предприятий с помощью балансового метода и модели Леонтьева.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.04.2013
  

• Имитационная модель автоматизированного участка обработки деталей

  Динамические, стохастические, дискретные модели имитационного моделирования. Предпосылки, технологические этапы машинного моделирования сложной системы. Разработка имитационной модели автоматизированного участка обработки деталей, ее верификация.
  
  дипломная работа [224,3 K], добавлен 05.09.2009
  

• Моделирование экономических систем

  Сущность экономико-математической модели, ее идентификация и определение достаточной структуры для моделирования. Построение уравнения регрессии. Синтез и построение модели с учетом ее особенностей и математической спецификации. Верификация модели.
  
  контрольная работа [73,9 K], добавлен 23.01.2009
  

• Исследование систем массового обслуживания методом статистического моделирования

  Решение системы дифференциальных уравнений методом Рунге-Кутта. Исследованы возможности применения имитационного моделирования для исследования систем массового обслуживания. Результаты моделирования базового варианта системы массового обслуживания.
  
  лабораторная работа [234,0 K], добавлен 21.07.2012
  

• Моделирование информационной системы "Автосервис"

  Основные категории и критерии инструментальных средств, предназначенных для моделирования информационных систем. Проведение анализа предметной области проекта автомастерской массового обслуживания и построение математической модели данной системы.
  
  курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.08.2012
  

• Разработка математической модели и исследование теплотехнической системы

  Изучение методики математического моделирования технических систем на макроуровне. Составление программы для ПЭВМ, ее отладка и тестирование. Проведение численного исследования и параметрической оптимизации системы, обзор синтеза расчётной структуры.
  
  курсовая работа [129,6 K], добавлен 05.04.2012
  

• Теоретико-системные основы математического моделирования

  Гомоморфизм - методологическая основа моделирования. Формы представления систем. Последовательность разработки математической модели. Модель как средство экономического анализа. Моделирование информационных систем. Понятие об имитационном моделировании.
  
  презентация [1,7 M], добавлен 19.12.2013
  

• Построение модели организационной структуры фирмы

  Теоретические и методологические основы моделирования развития фирм с рентноориентированным управлением. Экономико-математические основы моделирования динамически сложных систем. Функция заимствования: понятие, сущность, свойства, аналитический вид.
  
  дипломная работа [630,4 K], добавлен 04.02.2011
  

• Эконометрическое моделирование социально-экономических процессов

  Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.
  
  курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015
  

• Основные этапы разработки имитационной модели (на примере модели банковского отделения)

  Процедура проведения имитационных экспериментов с моделью исследуемой системы. Этапы имитационного моделирования. Построение концептуальной модели объекта. Верификация и адаптация имитационной модели. Метод Монте-Карло. Моделирование работы отдела банка.
  
  курсовая работа [549,5 K], добавлен 25.09.2011
  

• Исследование систем методом моделирования

  Определение характеристик переходного процесса с использованием методик математического моделирования. Расчет степени затухания, времени регулирования и перерегулирования, периода и частоты колебаний. Построение графика, сравнение параметров с расчётными.
  
  лабораторная работа [35,7 K], добавлен 12.11.2014
  

• Имитационное моделирование. Метод Монте-Карло

  Понятие имитационного моделирования, применение его в экономике. Этапы процесса построения математической модели сложной системы, критерии ее адекватности. Дискретно-событийное моделирование. Метод Монте-Карло - разновидность имитационного моделирования.
  
  контрольная работа [26,7 K], добавлен 23.12.2013
  

• Имитационное моделирование жизненного цикла товара на примере ООО "Стимул"

  Теоретические основы имитационного моделирования. Пакет моделирования AnyLogic TM, агентный подход моделирования. Разработка имитационной модели жизненного цикла товара ООО "Стимул", модели поведения потребителей на рынке и специфика покупателей.
  
  курсовая работа [2,0 M], добавлен 26.11.2010
  

• Имитационные модели глобальных систем

  Исследование особенностей разработки и построения модели социально-экономической системы. Характеристика основных этапов процесса имитации. Экспериментирование с использованием имитационной модели. Организационные аспекты имитационного моделирования.
  
  реферат [192,1 K], добавлен 15.06.2015
  

• Статистическая надежность регрессионного моделирования

  Расчет параметров уравнения линейной регрессии, оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции и детерминации; определение средней ошибки аппроксимации. Статистическая надежность регрессионного моделирования с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
  
  контрольная работа [34,7 K], добавлен 14.11.2010
  

• Математическое моделирование производственной деятельности

  Основные этапы математического моделирования, классификация моделей. Моделирование экономических процессов, основные этапы их исследования. Системные предпосылки формирования модели системы управления маркетинговой деятельностью предприятия сферы услуг.
  
  реферат [150,6 K], добавлен 21.06.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам